引言

随着人工智能技术,特别是生成式人工智能技术的发展,我们需要重新思考人与机器的角色,探索如何利用这些技术赋能教育,使其成为推动教育变革的重要引擎,共同塑造数字教育教学的新模式。中国高校计算机基础课程教学从早期最基本的计算机办公操作能力的普及阶段,到强调信息技术的科学性和技术性,再到突出计算思维的培养,这一过程揭示了计算机基础教育在适应社会发展和技术进步中的变革。数字时代人工智能技术进一步推动了信息获取的便捷性,也对知识的深度理解、批判性思维、创新思维和终身学习能力提出了更高的要求。

1大学计算机通识教育的基本现状与改革目标

大学计算机通识教育最终目标是培养学生的计算思维和综合应用素质，提升学生在未来工作中的核心竞争力，可见大学计算机通识课程在“四新”建设中起着非常重要的作用。我校是一所以工、医为主，理、经、管、文等多学科协调发展的综合性大学，学科专业覆盖面广，为开展以计算机技术为基础的“四新”融合建设提供支持。在全校范围内开展计算机通识教育，优化计算机通识课程体系，开设“计算机+”专业融合课程，提升非计算机专业学生信息素养，使学生具备使用计算机技术进行交流和持续学习的能力。大学计算机通识教育经历了近50年的发展历程，对非计算机专业的教学和科研支撑越来越显著。“大学计算机”已经同“大学数学”和“大学物理”一样成为大学生必修的一门通识基础课程，肩负着培养学生的计算思维能力和普及与应用数字化、智能化技术的历史重任。

大学计算机通识教育的发展前期主要经历了如下三个阶段：第一阶段是以BASIC编程开启的大学计算机普及教育（约1985—1995年），主要课程包括BASIC语言程序设计、微型计算机原理与应用、软件技术基础等。第二阶段是以计算机操作与工具应用为主的大学计算机基础教育（约1996—2012年），主要课程包括计算机文化基础、计算机技术基础、计算机应用基础、信息管理技术基础和计算机辅助设计技术基础等。第三阶段是以计算思维为导向的大学计算机通识教育（约2013—2019年）。主要课程包括大学计算机基础、计算思维导论、计算思维与问题求解、高级程序设计语言等。

通过计算思维能力培养，学生可以应用软件编程系统性地解决本专业的一些简单问题。然而，近年来，以人工智能、大数据、物联网和元宇宙为代表的新一代信息技术在人文社科、经济金融、工商管理、自然科学、工程技术等许多领域引发了一系列的革命性突破，并不断与各类专业交叉融合，涌现了新工科、新文科、新医科和新农科“四新”专业体系。这些专业对新一代信息技术的需求有增无减，“课程体系如何契合专业需求、课程内容如何融合新兴技术”面临巨大挑战，迫切需要将新一代信息技术，特别是人工智能技术融入大学计算机通识教育的课程体系和内容之中，在强化学生的“计算思维”能力培养的同时，进一步实现对学生的新一代信息技术赋能，提升学生围绕专业学习的AI应用技能。

2大学计算机基础课程分析

2.1课程定位

大学计算机基础课程的目标是“理解计算机作为解决问题的基本工具”，对培养学员运用计算机知识解决本专业领域问题具有重要的支撑作用，因此对培养各学科学员岗位任职能力和专业研究能力有着举足轻重的意义。要知道计算机能解决什么问题，首先要掌握计算机为什么能帮我们解决问题又是如何解决这些问题的，因此课程定位不应是低阶的办公自动化操作，而是高阶的计算思维能力培养。

2.2教学内容

目前根据中央军委训练管理部2018年颁发的军队院校教学大纲，大学计算机基础课程应围绕“计算”，贯穿“思维”，参考学时为理论24（计算机基础知识与应用）+实践24（Python编程实现问题求解）。学员需要收获的基本知识包括计算机发展、硬件系统、软件系统、算法、操作系统、数据库、计算机网络、多媒体、计算机前沿等模块内容，需要掌握的基本技能包括信息处理基本方法、多媒体处理技术和初步运用计算工具解决实际问题等。因此，课程教学长期存在“理论内容多，课堂讲不完，难点讲不透，重点难把握”和“实践内容广，学生差异大，起点分层多，内容难设计”的现实问题。在“计算思维”能力培养的牵引下，课程的教学内容不应停留在记忆与应用，而突出分析、评价的高阶性。

2.3教学模式

传统理论课堂教学中，学生的参与模式一般处于被动接受，再多的听、练只能训练到知识的消化，而得不到创新思维的激发。高阶思维能力的培养需要从深度学习中获得，但军校特色学员业余时间少，学员不仅没有深度学习的时间和技巧，甚至对课前如何预习、课后如何复习、课外该学什么，也缺乏认知。因此课程的教学模式应考虑大一新生学习能力，提供有效的高阶思维训练指导以改变中学学习中重复训练教学模式的低阶思维习惯。

3人工智能时代计算机通识教育

3.1生成式人工智能时代的教育变革挑战

长期以来,人类是现实世界中的唯一认知者,经过理性过滤的人类感知和经验,定义了我们对现实的理解,构成了人类的知识体系。不断出现的新技术增强了人类的探索能力。随着互联网信息技术的发明,人类以更快更广的方式拓展和分享知识。在特定的领域中,早期的狭义人工智能表现出类似甚至超越人类的能力,但仍被视为技术对人类某方面能力的延展。通过经典算法,人类将现实世界简化为机械规则;借助精确定义的程序代码,在计算机上延展人的脑力。然而,随着大语言模型(LLM)大规模处理能力的实现,人工智能不仅学习能力和表达能力得到提升,还显示出强大的泛化能力和创造力,能够处理未知情况,并利用输入的逻辑模型进行推理。这种能力的提升标志着AI技术的进步不仅仅是传统意义上的脑力延展,而是为人类提供了新的学习和信息处理能力,开启了人机协同学习的新篇章。在AI技术发生质变的背景下,教育领域尤其是计算机通识教育面临前所未有的挑战和机遇。AI的技术进步不仅推动了信息获取的便捷性,也促进了知识的深度理解和创新思维的培养。随着人工智能技术,特别是AIGC技术的发展,我们需要重新思考人与机器的角色,探索如何利用这些技术赋能教育,使其成为推动教育变革的重要引擎,共同塑造未来学习的新常态。

3.2计算机通识教育课程设置

计算机通识教育是通过对信息技术知识广度与深度的追求,促进学习者全面发展的一种教育模式。这里的“通”意味着广泛、全面,而“识”则指的是知识、理解力和判断力。其目的不仅仅是为了传授知识,更重要的是通过知识的传授,培养学生的综合素质、实践能力和创新精神以及社会责任感,不断探索新的学习模式,更好地适应未来新技术和多元化社会的需求。随着各专业学科研究与计算机科学技术的深度交叉,对于非计算机专业的学生来说,计算机通识教育的目标是让学生形成基于计算思维的专业学科数字素养,将计算思维方式融入数字素养的培养中,其中更强调与主修专业学科知识融合的数字素养。通过一系列计算机能力和概念化思维的培养,来适应快速发展的技术环境,赋能专业领域的学习、科研和创新。

4大学生计算机基础课程教学存在的问题

4.1教学内容较为陈旧

传统大学计算机课程的核心为计算机终端的运用，或是程序的开发。随着计算机技术不断发展，计算机技术在对各领域产生积极影响的同时，自身也在不断突破、创新，技术先进性逐步提升，对技能型人才的要求普遍提高。教学内容应与时俱进，结合当前最为先进的计算机技术内容，对学生进行教学指导。但是当前部分高校计算机基础课程教学中，教师并未对技术的更新、内容的变革等进行深入了解，仍只针对基础课程教材内容进行教学，基于现今教育形式改革课程、优化课程的情况较少，造成当前高校计算机基础课程教学内容陈旧的局面，难以满足当今社会的发展需求。

4.2学生参与度较低

来自全国各地的大学生，其经济条件、生活环境、受教育水平等方面存在差异，不同学生对计算机技术的认知大不相同，使得其对技术的认识与理解以及掌握程度均不同。教师应结合学生的实际情况，采取多元化的教学方式，引导学生积极参与其中，更多了解计算机基础内容，为今后的发展奠定基础。但少数教师教学方式方法的选取不够科学，未能深入挖掘大学生的共性心理、共性特点针对性采取普适教学方法，使得学生的参与度非常低。

4.3教学方式较为僵化

有些教师在计算机基础知识课程教学的过程中，仍旧存在照本宣科的情况，虽然融入了实践内容，但是二者结合得并不紧密，存在脱节的现象，致使学生难以理解大量知识点，对于专业的教学技术以及实际运用理解较弱。有些教师虽然进行了教学改革，也只是改变了教学方法的形式，并未真正转变教学理念，而学生在此教学情况下，学习能力难以得到有效提升。此外，在一些高校计算机基础课程的课堂教学过程中，对实践教学的有效性不重视，因此无法达到整体教育教学要求。

5通识教育背景下的大学计算机课程教学改革实践探究

5.1三梯度的实践教学模式

①认知型实验。是指增进计算系统软硬件原理的理解与应用的实验。主要包括中英文字符编码实验（如ASCII、UniCode、UTF-8等）；计算机工作原理实验（如动态展示CPU从取指令、分析指令到执行指令的过程，强化“程序存储”工作原理的理解）；计算机网络数据封装实验（通过对计算机网络的数据发送和接收过程的动态可视化，理解计算机网络的数据封装过程）等。②设计型实验。是指通过建模、编程及调用软件包（或库）来解决已知问题的实验。主要包括中文字形编码实验（帮助理解中文字形的编码方法及中文字符显示方法）；一维条形码编码实验（增进理解EAN-13条形码的编码规则，使用程序实现一维条形码）；数据聚类算法实验（增进理解K-means或最大树聚类算法，能够对算法进行功能和性能测试）等。③创新型实验。是指利用计算技术对一些不确定的问题进行自主探索和创新的实验。如综合运用计算技术设计、开发跨专业领域的应用系统，在跨平台上开发移动应用，利用物联网进行数据采集、存储和分析，利用人工智能和大模型进行创作，利用AR/VR等技术构建专业领域的虚拟仿真设备等。

5.2基于校企合作的产教融合

计算机技术的快速发展使得学校人才的培养质量与企业发展需求之间存在不平衡，依托产学合作协同育人平台，结合产业实际需求，优化课程体系建设，按照“基础知识+实践能力+创新能力”重构教学内容，利用企业平台建设数字化网上教学资源，根据企业需求构建实践项目，推进学科知识与行业需求有机结合。校内教师同样需要深入企业，了解企业发展前言，且具备丰富的教学经验，聘请校外的技术专家到学校进行专题讲座，传授最新技术以及行业发展动态。课程教学以案例教学主导，将理论知识和技能融入案例中，同时增加动手实践环节和模拟训练。通过整合优化行业产业知识与基础理论，让学生在课程学习阶段提前了解行业前沿动态与技术创新趋势，提高实践创新意识，缩短进入就业岗位的适应期。

5.3明确教学目标，打破传统教学壁垒

大学计算机基础课程教学明确了教学体系基本架构。教师开展实际教学活动时，还应明确各阶段教学目标，以目标为指导，保证课程有效、有序开展。具体还需依据计算机课程学生应具备的关键能力，确保教学目标制定合理，提高通识技能教育质量，提升学生的接受能力。计算机技术学习中思维培养很重要。学生在逐步探清计算机技术的运行原理，且在实际操作过程中，能够加以验证、分析，是学好计算机技术的关键。因此，教学目标的制定应融入思维培养内容，或者以思维培养为暗线，整合线上线下教学资源，重新设计教学内容，增强知识内在联系，便于学生探查。同时，教师更高效地利用课上及课下时间，对学生加以引导、指导，在促进知识与技能学习的同时，培养学生计算机思维。

5.4辅助教学行为

辅助教学行为是教员在课堂上直接处理学员心理或教学场景中问题的行为，通常表现为间接地为主要教学行为服务，有些是预先设计的，而多数情况下是生成性的。课程组在大学计算机基础的教学课堂主要从学习动机的培养与激发、课堂强化技术的应用、课堂气氛的营造等方面作了探索性研究。通过实践，我们发现教员在课堂上应引导学员将精力集中于学习，通过给予适时支持性的鼓励，营造合作学习的氛围，减少学员因上机实践操作中失败产生尴尬而分心或回避学习任务。同时，在课堂教学中应保持教学反馈信息的畅通，让学员及时了解自身学习进展和结果，获得相应的评价，从而更好地调节自身学习动机和学习行为水平。为此，课程组在2021级教法创新示范班授课过程中，课上采用极域机房管理软件配合教员实时评测学员的学习效果，课下利用Educoder平台搭建课程网站，以游戏闯关的形式部署各类学习任务，及时评价学员的学习效果，也更好地激发学员的内驱力。

5.5精确调整AI助教的功能,构建课程社区

将“AI助教”引入到课程教学平台中,为课程构建一个群体学习的社区环境。在课程社区平台引入AI助教答疑、绘画、阅读文档等多模态交互学习功能,鼓励学生在群体学习环境中提问、互动交流。一方面,通过与AI助教的智能交互,学生可以利用平台主动学习和持续学习,提升个体学习的效率;另一方面,在人机共生的群体学习课程社区,相互借鉴、相互启发,加强对所学内容的理解以及知识体系的建构。

结语

综上所述，在大学计算机基础课程教学中，为切实达到预期的教学效果，建议教师结合大学生的实际情况、课程教学特点、当下的社会环境，采取最为适当的方式方法对大学生进行计算机基础知识与技能教学，促使大学生信息素养、技术素养不断提升，为今后的个体职业发展奠定基础。面向未来,教育者和学习者应共同拥抱技术变革。教师需要及时更新教育理念和知识体系,将AI有效地融入教学设计,构建人机协同的学习环境,从知识传递者转变为学习引导者和教学研究者;学生需要了解和学习各种AI技术,利用AI技术降低学习门槛,提高学习效率并拓宽视野,培养跨学科思考能力。

参考文献

[1]教育部高等学校大学计算机课程教学指导委员会.大学计算机基础课程教学基本要求[M].北京：高等教育出版社，2016.

[2]教育部高等学校大学计算机课程教学指导委员会.新时代大学计算机基础课程教学基本要求[M].北京：高等教育出版社，2023.

[3]桂小林，何钦铭，王移芝，等.新一代信息技术赋能的大学计算机课程体系与内容改革[J].计算机教育，2022（11）：20-24.

[4]桂小林.大学计算机：计算思维与新一代信息技术[M].北京：人民邮电出版社，2022.